【摘要】每一种传播机制的出现，都在信息传播容量和传播速度上实现数量级的提升，对旧有传播格局形成颠覆性冲击。基于人工智能、心理学和控制论等基础学科之上的算法认知战，其底层逻辑依然是社会信息传播机制和范式的变革。本文系统梳理与总结算法认知战的表现、效果和特点，从全球社会信息传播变革的视角展开分析研究，总结运作机制，研判未来趋势。
【关键词】算法认知战 智能传播 社交媒体 传播范式 【中图分类号】G20 【文献标识码】A
乌克兰危机给国际秩序带来了冲击，颠覆了人们对军事行动、国际传播与国际关系的一些固有认知，值得我们深度关注和研究。对于这场危机，有人将其称为“混合战”“TikTok战争”“WarTok”“全体系战”“第一场网络世界大战”等，国内有学者称之为“认知域作战”“算法认知战”等。乌克兰危机为算法认知战与大规模战争的结合提供了试验场，见证了大众媒体主导的图文信息战向社交媒体主导的算法认知战的迭代。
算法认知战的基本特点和运作机制
算法认知战是算法战和认知战的结合。认知战被认为是深入人类大脑的作战，以改变人的认知为目标。但这并非新鲜事，它几乎和人类战争的历史一样古老。近代以来，认知战与心理战、信息战、舆论战、网络战等成为军事领域的热点，它们处于相辅相成、相互重合、相互联动、相互迭代的关系之中。同时，其各有侧重，各具特点。例如信息战、网络战和认知战，博弈的核心焦点是信息能力优势、网络能力优势和舆论话语优势。而乌克兰危机的内在特征和底层逻辑比拼的核心是新的数字技术条件下的智能优势。
通过对思维认知的影响和干预实现战略目的的认知战由来已久，但是，只有当以全球性网民数据为基础，结合大规模AI技术的使用，以及实施全球性、人以群分地完成定向精准释能，认知战的威力才被极大地释放出来。算法认知战最关键的环节就是针对用户的精准画像推送内容，以强大的情报能力为支撑，结合主流媒体的配合与引导，并且在瞬息万变的冲突与战争期间，通过反馈、互动、迭代和升级，形成全球性、持续性、高强度的思维认知压迫，完成不同意见和观点的压制，汇聚国家的民意声势，推动各国付诸各种支持的政策和行为，尤其是完成制裁和军事支援等直接影响和主导冲突和战争走势的决策和行动。相较于传统作战方式，算法认知战具有全球性的政治化叙事、混合式进攻、科技赋能的认知模糊化，以及国际传播的战略威慑与引导（或误导）等表现方式。
通过制造各种虚假标志事件以及来自社交媒体的政策性手段，为算法认知战提供了压制与反压制效果。英国路透社2022年3月10日报道，更名为元宇宙(Meta)的脸书(Facebook)公司调整了其仇恨言论限制政策，允许俄周边国家的脸书（Facebook）和照片墙（Instagram）用户发布针对俄罗斯领导人、平民和士兵的暴力言论。美国《华盛顿邮报》报道称，30名在短视频平台TikTok活跃的“头部网红”通过视频会议接收来自白宫的“最高指示”，“正确”介绍俄乌局势和美国、北约的对俄政策。
与传统认知战和其他战争方式相比，算法认知战具有以下鲜明特点：
全球性：基于全球一体化的网络空间，全球性的动员和影响正在发生，再也没有人能置身事外，永久性变化和全面冲突是当代安全环境的结构性特征，未来战争不再是局部战争。充分利用网络空间超越国界的全球性特点，给传统军事行动的时空概念带来颠覆性影响。数字时代新的军事行动的界定和规则很可能进一步改变。
高效率、高强度和高密度的传播能力：尽管赢得“人心”的斗争由来已久，但是，随着数字技术和社交媒体等平台的大规模普及，以指数级增加的传播速度，正以前所未有的态势塑造着大众观念，引发强烈的情绪反应，对全球受众态度产生影响，推进着叙事的展开。人工智能系统大规模监视、分析军事数据，表明复杂的开源情报在军事冲突中的重要性日益增加。《纽约时报》2022年1月16日报道，美国五角大楼正在通过人工智能系统研究俄军5种不同的战役选择和发展方向。
分层次、精准化和组合化的传播机制和策略：全球民众是高度多元化和多样化的群体，有效的算法认知战必须能够分层次、精准化、针对性地实施。准确识别伪造信息是了解敌方行动意图的重要手段。乌克兰国防部使用面部识别技术，通过人工智能来识别死者或特工。各类信息组合使用，通过开源信息获取情报提升了打击能力的高效性与精准化。
隐蔽性和间接性：算法认知战正在打破传统战争的规则和边界，处于灰区和模糊地带。美国有线电视新闻网报道，美方首次公开承认涉入顿巴斯地区的冲突。一名不愿公开姓名的美国高级官员透露，美方提供的部分情报“近乎实时”。白宫承认，美方向乌方提供“大量具体和及时”情报，涉及俄方计划和动向。同时，美军通过AI作战指挥系统开辟数字战场，牢牢掌握制数权。
以视频为主导的多形式混合：算法认知战善于发挥当今互联网的基础设施优势，充分利用短视频、直播、在线视频演进和深度伪造等手段，以更加直观、有冲击力的传播方式，直接诉诸情感。视频平台的推荐算法凭借热度权重等参数，扩大了错误信息和谣言的传播面。
算法认知战以隐性、高效、大规模、分层次、精准化，且高频度、大密度、持续性、多形式的特点，形成高强度思维认知压迫。当然，其背后的底层逻辑依然是社会信息传播机制的变革。要深刻理解和认识算法认知战，不能仅停留在技术与应用层面，而要深入社会信息传播机制，从信息传播的底层逻辑和内在规律入手，了解发生、发展和运行的机理。
基于人工智能、心理学和控制论等基础学科之上的算法认知战背后，依然有着基于实实在在的硬件和技术运行机制支撑，大致可以分为以下几个层面：
基础层：算力、算法和数据。这是算法认知战的基础能力，也是最硬的技术实力。强大的算力资源、先进的算法能力以及大规模的数据资源，构成了赢得算法认知战优势的前提条件。所以，神秘的算法认知战背后，依然需要在基础设施层面狠下功夫，尽可能奠定更多的领先优势。
内容层：内容是算法认知战发挥作用的关键。内容制造与生产，包括自上而下、有组织、有策略地制造内容的能力，以及策动自下而上、借助自组织力量的社会动员能力。基于对用户的深刻洞察，通过视频化、情感化等策略，注重传播技能和叙事方法，利用先进的技术工具和算法等强化内容生产。
平台层：全球性传播平台是算法认知战全面开展的基础。无论是内容分析还是用户分析，没有平台掌控的大数据的强有力配合，就是无米之炊。基于平台的掌控和配合，封禁和消解不利信息，强化有利信息，实现此消彼长，形成不对称的传播优势，是算法认知战取胜的关键。
支撑层：算法认知战作为一个复杂的系统工程，必须基于一系列支撑力量才能灵活调整，层层推进，确保最终目标的实现。比如，传统媒体通过第一时间的深度报道，在议程设置、占据价值观制高点、塑造舆论等层面可以起到关键的催化作用。
社会层：大众用户既是算法认知战的目标，也是算法认知战的重要环节和有机组成部分。
算法认知战的底层逻辑是社会信息传播机制和范式变革
在2000年之前，传统大众媒体和Web 1.0的网络传播是人类社会信息传播的主导模式，我们称为传播的自上而下、集中控制的大众传播范式（也称为大教堂模式）。这一阶段的舆论战，国家力量和大型传统媒体强有力地主导着信息传播。而2000年之后，随着Web 2.0和移动互联网的崛起，人类信息传播范式开始发生根本性变化，大众网民驱动的、基于社交媒体的社交传播，使得自下而上、开放性分布式的信息传播逐渐崛起，开始形成与大众传播范式不同的新的数字传播范式（也称为大集市模式）。2020年前后，随着智能技术的广泛使用，以大规模实时动态的大数据驱动的智能传播崛起，信息传播的数字传播范式进一步上升为整个社会的主导性传播范式。
每一种传播机制的出现，都在信息传播容量和传播速度上实现数量级的提升，对旧有格局形成颠覆性冲击。因此，在传播机制的选择上，“喜新厌旧”是顺应变革趋势的关键。多种机制的混合交错为实施算法认知战创造了更好的环境，实时、海量的信息洪流中，系统策划的内容掺杂其中使人们难以觉察。而且，通过算法认知战策动用户自发后续迭代传播效果更佳。显然，在复杂的传播格局中，“四两拨千斤”地影响主流大众是算法认知战的关键所在。当然，如果没有广泛的AI技术的使用也是不可实现的。
乌克兰危机将算法认知战推向了新的高度。通过AI算法形成认知优势，进而将认知优势转化为决策优势，从而赢得先机、赢得主动、赢得胜势。除了智能传播层面的广泛使用，还有深度伪造、假新闻、人脸识别、人工智能技术的参与。然而，智能传播才处于相对初级的阶段，社交媒体在全球大多数国家仍然占据着主导性地位。智能传播应用显著地结合了基于用户关系的社交媒体功能与属性，同时也面临着算法威胁。因此，一些社交媒体正在增加算法驱动的智能传播特性，当下算法认知战的核心是社交媒体的智能化和智能媒体的社交化。同时，由于四大传播机制处于叠加与融合状态，因此，原本处于国际传播强势地位的传统大众传播和网络传播，依然在算法认知战中扮演着重要角色，形成优势互补、各有侧重的联动效应。这是算法认知战占据绝对优势地位的关键所在。
算法认知战虽然作战于无形之中，是看不见硝烟的战场，但是，它完全是基于现代数字技术的硬实力优势。具备形成压制对手思维认知的智能优势是取得算法认知战胜利的关键。算法认知战的基础设施，由强大的算力、高超的算法与海量的数据组成。作为算法认知战基础的全球网民和全球性网络平台，使得全球性的即时传播体系得以成为现实。加之人工智能的大规模使用，以算法为特征的数据驱动的全球性智能传播逐渐成型。
随着智能技术的不断普及，未来的趋势已经清晰可见：智能传播将进一步成为全球信息传播的主导性机制，未来信息传播速度更快、范围更广、针对性更强、威力也将更大，算法认知战的战略性地位将进一步提升。各国将进一步加大技术研发投入与相关能力建设，包括基础设施层面的深层次技术优势，全球性大数据掌控程度（全民、全域、全息的数据资源），体系化协同能力（不同层面协同、公私协同、盟友协同等），AI技术的应用能力（数据分析和应用能力），全球性动员能力，尤其是对算法认知战体系性、持续性和战略性的推进能力等方面的提升。
而且，算法认知战的能力不仅仅体现在军事冲突的战时阶段，更体现在常态化下的实施和施展。2022年4月4日，美国国务院成立网络空间和数字政策局（CDP），加速美国外交数字化转型进程。CDP将新兴技术纳入政策决策，以数字技术全面赋能美国外交。作为拜登政府的一项关键任务，CDP重点关注国家网络安全、信息经济发展和数字技术三大领域。2022年3月28日，美国参议院通过了《美国竞争法案》，该法案旨在强化美国在半导体和关键技术产品等方面的本土生产能力，并推动制造业从海外回归。这一系列举措与算法认知战的进程是一脉相承的。
应对智能信息传播变革：系统性的对策研究和战略部署
随着人类社会信息传播方式和机制的持续变革，算法认知战作为数字时代战争新形态的重要组成、数字技术条件下跨越国家边界的大国博弈新方式，重要性将与日俱增。因此，算法认知战对现代战争和大国博弈带来的颠覆性变革，我们应予以高度重视，展开系统性的对策研究和战略部署。
第一，正视技术驱动传播与社会变革的本质，真正完成思想观念的创新突破。真正正视数字技术的本质，正视数字技术已经带来战争形式和大国博弈范式变革的客观现实。正视技术驱动传播与社会变革的本质，承认已经发生的、不可逆的格局变化。尤其是认清全球传播格局的变局，不能再停留在旧有的认知框架之中，而必须以新的思维思考对策、制定战略。
第二，必须具备新的基础设施建设思维。在国际传播角度，从大众传播的基础设施，到网络传播的基础设施，到社交传播的基础设施，再到智能传播的基础设施，基础设施的升级与迭代，是理解算法认知战的一把钥匙。算法认知战的新型传播能力的竞争与博弈，很大程度上源自于新型基础设施的竞争。因此要不断加强智能时代的传播基础设施建设，并形成建设规划和系列关键项目以及人才队伍。
第三，必须站在全球视野，洞察整个传播格局的基本态势和发展趋势。比如，以网民为例，全球网民既是算法认知战的目标，也是最具能动性的主体参与者。如何释放中国网民的巨大潜能和国际传播能力，值得认真研究和部署。中国互联网“走出去”的全球化力度应该极大加强，作为国家重大战略突破方向，与“一带一路”倡议以及国际关系基本盘紧密结合，将各种有利条件与趋势充分利用起来。
第四，加快中国主导的全球性平台的发展速度，引导和促进互联网企业加大全球化投入。现实的路径就是通过发展强化技术创新，逐渐打破西方传播的垄断地位。由于中国几大社交媒体平台用户基本以国内为主，缺乏全球性的用户基础，因此在国际传播层面西方依然占据优势。而在新兴智能传播方面，目前西方并没有处于领先优势，中国甚至暂时有着一定的先发优势。我们在智能传播方面下功夫，并不等于社交传播、网络传播和大众传播就不重要，而是需要多管齐下、相互带动、互相促进。但是，一定要明白优先顺序，明确主次关系。
第五，强大的市场化和社会化能力是智能传播格局中大国博弈真正的能力之源。我们必须认识到，算法认知战对抗能力的提升，不能只依靠自上而下的政府力量，而更多的是基于自下而上的国有企业、民营企业和大众网民。算法认知战浮出水面的部分只是冰山一角，真正的基础能力还是要通过市场化和社会化的方式提升。将企业视为硬实力、软实力和外交等层面的战略组成部分，大力推动中国互联网和高科技产业的全球化进程。
第六，底层技术和制度能力的持续创新是长远胜出的关键。我们需要确立系列重大攻关项目，着重加大智能技术的研发和发展。制度建设是做好常态工作和有效防御的关键，智能传播的治理机制，尤其是针对算法认知战，需要针对性立法。目前，中国以算法治理、数据治理等为核心的数据治理制度体系尚未完全形成。而这些制度政策不仅要考量目前国内发展态势，同时要全面考虑未来全球视野下算法认知战的需要。
第七，随着人工智能技术的突破和大规模使用，如果缺乏基本的规则和约束机制，那么，技术滥用造成的威胁将极大增强甚至失控。当今世界正处于全球性的AI伦理和规范初创时期，我们应该尽早确立全球性规范，明晰包括算法认知战在内的人工智能技术的使用边界。2021年12月13日，中国向联合国《特定常规武器公约》第六次审议大会提交了《中国关于规范人工智能军事应用的立场文件》，呼吁各国通过对话与合作，就如何规范人工智能军事应用寻求共识，构建普遍参与的有效国际治理机制，避免人工智能军事应用给人类带来重大损害。
（作者为浙江大学传媒与国际文化学院求是特聘教授，浙江大学社会治理研究院首席专家）
【注：本文系2021年国家社科基金重大专项（批准号：21VGQ006）的阶段性成果】
【参考文献】
①史安斌：《“图文信息战”正向“算法认知战”迭代》，《环球时报》，2022年3月8日。
②方兴东、严峰、钟祥铭：《大众传播的终结与数字传播的崛起——从大教堂到大集市的传播范式转变历程考察》，《现代传播（中国传媒大学学报）》，2020年第7期。
责编/赵橙涔 美编/陈琳
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